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Run LLM Locally

Llama 3.2 3B Instruct sur une RX 7900 GRE

Avec ses 16 Go de VRAM, la RX 7900 GRE fait tourner Llama 3.2 3B Instruct en Q4_K_M entièrement sur le GPU avec un contexte de 8K (environ 3,8 Go nécessaires). En Q8_0, il tient entièrement.

Llama 3.2 3B Instruct

Q4_K_M · 8K contexte

Excellent

Le modèle demande environ 3,8 Go et tient dans les 15,5 Go disponibles, avec 11,7 Go de marge.

Votre matériel
RX 7900 GRE 16 Go · 64 Go RAM
Mémoire estimée
~3,8 Go estimation
VRAM (mémoire utilisable)
15,5 Go
GPU seul
Oui
Offload CPU/GPU
Non nécessaire
Vitesse de génération
112–176 tok/s estimation
Plus grand contexte en mémoire rapide
110K tokens
Confiance : faible

Basé sur : bande passante mémoire (576 Go/s) et taille du modèle

Répartition de la mémoire

~3,8 Go (3,5 Go–4,2 Go) nécessaires · estimation

Tient entièrement en VRAM · 11,7 Go libres

  • Poids du modèle1,9 Go
  • Cache KV0,9 Go
  • Surcoût runtime0,8 Go
  • Marge de sécurité0,3 Go
Hypothèses: contexte 8K tokens · cache KV f16 · llama.cpp (ROCm) · flash attention activée · poids = taille réelle du fichier

EstimationDonnées mises à jour il y a 24 joursSource: moteur Run LLM Locally, Hugging Face config.json + model card

Ce qui rend cette estimation moins fiable

  • pas encore de benchmark pour ce matériel et ce modèle

Les autres quantifications sur la RX 7900 GRE

Llama 3.2 3B Instruct sur RX 7900 GRE + 64 Go de RAM · contexte 8K
Llama 3.2 3B Instruct Q8_08K~5,2 Go · 81–121 tok/s estimationExcellent
Llama 3.2 3B Instruct Q6_K8K~4,4 Go · 96–146 tok/s estimationExcellent
Llama 3.2 3B Instruct Q5_K_M8K~4,1 Go · 104–160 tok/s estimationExcellent
Llama 3.2 3B Instruct Q4_K_M8K~3,8 Go · 112–176 tok/s estimationExcellent
Llama 3.2 3B Instruct IQ4_XS8K~3,7 Go · 119–187 tok/s estimationExcellent
Llama 3.2 3B Instruct Q3_K_M8K~3,5 Go · 124–197 tok/s estimationExcellent

Alternatives

Où acheter une RX 7900 GRE

Les prix et les liens suivent le marché choisi.

Radeon RX 7900 GRE

16 Go GDDR6 · 576 Go/s · 260 W

ExcellentFait tourner Llama 3.2 3B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

Prix indisponible

Disponibilité inconnue

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Questions fréquentes

La RX 7900 GRE peut-elle faire tourner Llama 3.2 3B Instruct ?
Le modèle demande environ 3,8 Go et tient dans les 15,5 Go disponibles, avec 11,7 Go de marge.
Quelle quantification choisir sur la RX 7900 GRE ?
Q8_0 est la quantification la plus précise qui tient entièrement en VRAM avec un contexte de 8K. ~5,2 Go / 15,5 Go.
Quel est le plus grand contexte possible sur la RX 7900 GRE ?
En Q4_K_M, environ 110K tokens tiennent entièrement en VRAM avec un cache KV en f16. Un cache KV en q8_0 double à peu près ce chiffre.
À quelle vitesse tourne Llama 3.2 3B Instruct (RX 7900 GRE) ?
Nous estimons 112–176 tok/s (estimation, confiance faible). Basé sur : bande passante mémoire (576 Go/s) et taille du modèle.